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拼图机器人视觉系统的设计与实现开题报告

 2022-01-25 23:26:01  

全文总字数:3565字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近年来,随着传感与智能控制技术的不断发展,带来了一股智能机器人研究的热潮,各种各样的机器人渐渐进入了我们的生活中,机器人也从工业应用的领域走进了我们的生活,像服务类机器人,娱乐机器人,监测机器人等等,也成为了国际上热门的研究题目。娱乐和竞赛机器人作为机器人家族中新的一员已经被广泛的开发,而支撑其的技术支持是机器视觉(machine vision),机器视觉是机器人智能化的一个重要环节,得到了国内外机器人研究者们的广泛重视,现在世界各地都开始运用视觉传感器获得的信息来控制机器人,进行各种作业。

机器视觉是一个新而且发展十分迅速的研究领域,它的发展不仅大大推动智能系统的发展,也拓宽了计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。如今,机器视觉是一个重要的环节,也是人工智能的重要分支,赋予机器人以人类的视觉功能对机器人的发展与智能化及其重要的。通过机器视觉,机器人可以对采集的图像进行图像处理(image processing)和模式识别(pattern recognition)来识别和判别不同对象,具有很强的直观性,从而机器视觉可以在现实环境中高效准确控制机器人完成复杂工作。

国内外研究现状

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2. 研究的基本内容

  1. 在基于Matlab对图像进行识别,采集,对采集的图像进行预处理,进行图像增强,图像分割。
  2. 用Freeman链码对处理的图像进行轮廓提取,运用傅里叶描述子法求出几何图形特征点个数,实现矩形拼图的识别(圆形,三角形,正方形类似),用边缘检测出的图像,提取出每个拼图块的顶角的坐标以及几何中心的坐标。
  3. 以三角形为例,识别出拼图之后,利用三角函数求出该图形的旋转角度(正方形,矩形类似)。
  4. 对比目标图形和实际拼出的图形的坐标,分析产生的误差。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1.实行方案

  1. 在基于matlab对我们将拍摄到的图片用imread()函数存入电脑,并用rgb2gray()函数进行灰度处理。然后对图像进行二值化,采用canny算子对图像进行分割处理。
  2. 用freeman链码对处理的图像进行轮廓提取,运用傅里叶描述子法求出几何图形特征点个数,结合质心到边缘像素点的距离变换函数,实现三角形的识别(圆形,矩形,正方形类似)。
  3. 以三角形为例,识别出拼图之后,将旋转变换前后的对应最长边按同一方向作出向量,求出最长边斜率,利用三角函数求出该图形的旋转角度(正方形,矩形类似)。
  4. 对比目标图形和实际拼出的图形的坐标,分析产生的误差。

2.预期效果

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4. 参考文献

[1] richmond n j , willett p , clark r d . alignment of three-dimensional molecules using an image recognition algorithm[j]. journal of molecular graphics modelling, 2004, 23(2):199-209.

[2] belongie s , malik j , puzicha j . shape matching and object recognition using shape contexts[c]// ieee international conference on computer science information technology. ieee, 2010,471-474.

[3]姚雷博, 郭超, 张伟民. 基于边缘点特征值的快速几何图形识别算法[j]. 计算机应用研究, 2011, 28(11):4386-4388.

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